jQuery基于百度地图的API实现厦门市景点的显示 三维 卫星 和街景

此参考设计用于进行关于如何从汽车方向盘中获取司机的脉搏率、呼吸率和基于 ECG 的心率的概念演示。借助 TI 生物辨识系列模拟前端 (AFE) 中的 AFE4400 和 AFE4300，可通过手与方向盘的简单接触来采集全部三个参数。该参考设计还包含全套 BLE 连接设计，可轻松连接到已启用 BLE 的智能手机、平板电脑等设备 特性采用 AFE4400 通过手掌测量脉搏 采用 AFE4300 测量心率和呼吸率 采用 MSP430F5528 MCU 保留每次测量的算法数据 采用 TI CC2541 的 BLE 模块连接 该设计已经过测试，并提供完成设计所需的一切材料（包括原理图、布局、光绘文件以及 BOM） 系统设计框图:

乳腺肿瘤计算机辅助诊断(CAD)系统在医学检测和诊断中的应用日益重要。为了区分核磁共振图像(MRI)中肿瘤与非肿瘤，利用深度学习和迁移学习方法，设计了一种新型乳腺肿瘤CAD系统：1）对数据集进行不平衡处理和数据增强；2）在MRI数据集上，利用卷积神经网络（CNN）提取CNN特征，并利用相同的支持向量机分类器，计算每层CNN的特征图的分类F1分数，选取分类性能最高的一层作为微调节点，其后维度较低层为连接新网络节点；3）在选取的网络接入节点，连接新设计的两层全连接层组成新的网络，利用迁移学习，对新网络载入权重；4）采用固定微调节点前的网络层不可训练，其余层可训练的方式微调。分别基于深度卷积网络(VGG16)、Inception V3、深度残差网络(ResNet50)构建的CAD系统，性能均高于主流的CAD系统，其中基于VGG16和ResNet50搭建的系统性能突出，且二次迁移可以提高VGG16系统性能。

这项研究的主要目的是通过统计处理工具评估气候的变化和变化，该工具能够突出显示位于北部（圣路易，巴克尔），中部（达喀尔，塞内加尔南部（Ziguinchor，坦巴昆达）。 此外，通过应用几种测试而不是一项来检查一种行为，统计测试的敏感性也表现出差异。 还比较了在两个不同时期（1970-2010年和1960-2010年）进行的测试结果，显示了统计测试结果对时间序列的依存性。 因此，在1970年至2010年之间，进行了探索性数据分析，以明显的方式给出了降雨行为的第一个想法。 然后，计算统计特征，例如均值，方差，标准差，变异系数，偏度和峰度。 随后，将统计检验应用于所有保留的时间序列。 Kendall和Spearman等级相关性检验可以验证年度降雨观测是否独立。 休伯特的分割程序，Pettitt，Lee Heghinian和Buishand测试可以检查降雨的均匀性。 趋势是通过首先使用年度和季节性Mann-Kendall趋势检验进行的，并且在显着情况下，趋势强度通过Sen的斜率估计器检验计算。 所有统计检验均在1960-2010年期间应用。 解释性分析数据表明，北部和中部地区的记录呈上升趋势，而

合同网协议（CNP算法），用于具有时间窗口和优先级约束的网络上多智能体多任务分配问题的去中心化基于市场的协议 仅供学习参考用代码

TC397 EB MCAL开发从0开始系列 2.0 PORT配置实战 和 3.0 DIO配置 章节配置

在protues平台上，搭建电压采集系统，通过stm32的ADC通道，对IO口电压进行读取，然后使用DMA通道对数据进行传输，最后电压信息可以通过UART和LCD1602进行实时显示。如果需要与串口调试助手链接，需要下载VSPD虚拟串口软件，下载及使用方式很容易找到，不做赘述。程序设置阈值，从而达到蜂鸣器报警的操作。内有工程源码+protues原理图。

基于S7-200 PLC和组态王组态污水处理控制系统的设计 1.1 研究的目的和意义 3 1.2 国内外发展概况 3 2 系统设计和实现 4 2.1设计要求 4 2.2 系统组成 4 3 硬件设计 6 3.1 PLC的选择 6 3.2主电路图 6 3.3 控制电路图 10 3.4 PLC的I/O分配 12 3.5 PLC外围接线图 14 4 软件设计 17 4.1 PLC内部使用地址 17 4.2 PLC程序流程图设计 18 4.2.1手动模式 18 4.2.2自动模式 19 4.3 PLC梯形图 19 4.4 语句表程序 29 5 组态画面 30 5.1 通信设定 30 5.2数据词典 33 5.3建立画面 35 5.4运行 39 总 结 42 致 谢 43

如果你的计算机上已经安装了Hadoop，本步骤可以略过。这里假设没有安装。如果没有安装Hadoop，请访问Hadoop安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop2.6.0/Ubuntu14.04,依照教程学习安装即可。注意，在这个Hadoop安装教程中，就包含了Java的安装，所以，按照这个教程，就可以完成JDK和Hadoop这二者的安装。

这个资源包含一个为Yolo目标检测模型特别设计的数据增强Python脚本。脚本采用多种数据增强技术，包括图像缩放（保持比例和下降比例）、随机水平和垂直翻转、中心裁剪，以及图像属性（亮度、对比度、饱和度）调整。此外，它还提供了高斯噪声、盐噪声和椒噪声的添加功能，使模型能够更好地处理现实世界中的图像。这些数据增强技术能够显著提高目标检测模型在多样化环境下的准确性和鲁棒性。 这个脚本非常适合机器学习和计算机视觉研究者，尤其是那些使用Yolo进行目标检测的开发者。通过本脚本，用户可以轻松地对他们的数据集进行增强处理，从而提高模型的泛化能力和性能。无论您是深度学习的新手还是经验丰富的研究者，这个资源都是您的理想选择。